作者： 机器之能 来源： 机器之能

近期，OpenAI 正式发布了其大模型搜索产品 SearchGPT。与此同时，微软 Bing 在其技术博客中宣布向小部分人群开放全新的 AI 生成搜索功能…「AI+搜索」赛道近期涌进多个重要玩家。

随着大型语言模型技术的兴起，LLM+搜索产品展现出了巨大的潜力和优势，包括改善用户搜索体验、提高搜索效率等。自以 Perplexity 为代表的AI 搜索应用出现，一直有声音在探讨谷歌作为头部搜索引擎的地位是否将被动摇，但事实是谷歌如今仍占据绝大部分市场份额。有外媒评论称，「谷歌正在走向衰亡，谷歌势不可挡。现在感觉这两件事都是真的。」

解读要点

1. 「AI 搜索赛道」近期涌进了哪些关键玩家？

2. 谷歌占据的九成搜索引擎市场份额是否会受到影响？

3. 国内外 AI 大厂、创企都是如何做「AI + 搜索」应用的？三种不同的路线有哪些差异？

4. AI 搜索对比传统搜索在技术上有何不同？

5. AI 搜索想要颠覆传统搜索，必须迈过的关键坎儿有哪些？

OpenAI、Perplexity 能否撼动谷歌占据的九成搜索引擎市场份额

1、据 Statcounter 4 月数据显示，全球搜索引擎市场，谷歌占据了 90.9%的市场份额，紧随其后的是微软的必应，仅占 3.6%。谷歌占据了搜索引擎市场的绝对头部地位。与此同时，「AI+搜索」赛道也打得火热。近期，OpenAI 正式发布了自己的大模型搜索产品 SearchGPT；风头正劲的生成式 AI 搜索引擎 Perplexity 被媒体爆出新消息，其公司估值 30 亿美元，软银将向其投资 1000 万至 2000 万美元。

2、随着大型语言模型技术的兴起，LLM+搜索产品展现出了巨大的潜力和优势，包括改善用户搜索体验、提高搜索效率等。自以 Perplexity 为代表的AI 搜索应用出现，一直有声音在探讨谷歌作为头部搜索引擎的地位是否将被动摇，但事实是谷歌如今仍占据绝大部分市场份额。有外媒评论称，「谷歌正在走向衰亡，谷歌势不可挡。现在感觉这两件事都是真的。」[9] ① 谷歌也曾尝试「下手」AI 加持搜索引擎，在今年 5 月推出了其 AI 搜索服务 AI Overview，但因其给出内容的准确性问题受到吐槽和差评，后谷歌对其进行了改进以及使用限制。[10]

② 虽然谷歌的 AI Overview 效果不佳，但据谷歌母公司 Alphabet 近期公布的其二季度财报显示，谷歌搜索和云计算业务收入飙升，收入近 850 亿美元。报告称，仅搜索业务就收入 485.09 亿美元，实现了 13.80%的同比增长，占据了公司总营收的 57.2%。单从财报表现来看，谷歌的搜索业务影响并未受到太大影响，谷歌搜索业务背后的关键核心收入来自其广告业务，来源自商家对精准营销和高效广告投放的需求。[11] 3、尽管谷歌在搜索引擎市场占据绝对的优势，但「AI+搜索」赛道依旧「热火朝天」。今年 1 月，Perplexity 表示其月活跃用户已超过 1000 万，仅印度就有超过 100 万用户。同时，其估值从今年年初的 5 亿美元到现在的 30 亿美元，翻了近 6 倍。此外，微软、字节等国内外巨头、大厂近期也纷纷「挤进」「AI+搜索」赛道。

三种路线：各家做AI+搜索的方式有哪些差异？

近期，微软、OpenAI、字节等国内外 AI 大厂、创企均推出了「AI+搜索」的新功能、应用或有相关动作。微软 New Bing 发布了全新的 AI 生成搜索功能；OpenAI 推出大模型搜索产品 SearchGPT；字节豆包、月之暗面的 Kimi 推出了 AI 浏览器插件……

观察各家发力「AI+搜索」的不同做法，大致可以分为三类：巨头、大厂通常选择在自家已有的搜索引擎上添加 AI 相关功能；独角兽、创企选择基于已有的 LLM 技术，开发 AI 原生的新搜索应用；此外，还有大厂、创企另辟蹊径，推出轻量化产品浏览器 AI 插件。

1、微软：从 Bing 到 New Bing 的改造[12] [13]

① 早在去年 2 月，微软便将 LLM 技术引入到了用Bing 和 Edge 搜索引擎中，基于 LLM 技术，新的搜索引擎能够处理复杂查询，提供精准的搜索结果，并进行基本的交互对话。同时，在多模态方面，微软还引入了 OpenAI 的 Dell-E 模型，用户可以通过视觉搜索并提出相关问题。Bing Chat 可以理解图像的背景，对其进行解释并回答相关问题。微软后将 Bing Chat 更名为 Microsoft Copilot。

② 上周，微软 Bing 更新了其 AI 生成搜索功能，用户可以轻松查找信息，同时用户可以查看 AI 搜索结果以及浏览相关网站。据 Bing 的博客文章，对 Bing 搜索页面的布局进行了调整，页面从左到右分别为：内容目录、带有网站资源链接的人工智能答案、传统的搜索结果。同时，在显示初始问题的答案的情况下，还会预测相关问题。

③ 在技术方面，Bing 的博客文章中提到，微软采用了将 Bing 搜索结果的基础与大型和小型语言模型 （LLM 和 SLM） 的强大功能相结合的方式，让语言模型理解搜索查询，审查数百万个信息源，动态匹配内容，并以新的 AI 生成布局生成搜索结果，以更有效地满足用户查询的意图。

2、谷歌：基于Gemini 模型推出 AI 搜索服务[14] [15]

① 今年 5 月，谷歌推出了 AI 搜索服务 AI Overview，允许用户通过简化语言或更详细地调整搜索结果概述。根据谷歌的博客文章介绍，AI Overview 功能背后是基于专为 Google 搜索定制的 Gemini 模型，利用 Gemini 模型的多步推理能力，AI 搜索实现处理复杂的多步查询。除了解决复杂多步问题外，谷歌提到 AI Overview 的另一优势是规划功能，帮助用户制定计划。

② 在技术方面，据谷歌的 SGE 文档，AI Overview 通过使用定制的 Gemini 模型，与谷歌现有的搜索系统协同工作，包括质量和排名系统以及 Google 知识图谱。AI Overview 旨在执行传统的「搜索」任务，比如从索引中识别相关且高质量的结果来证实概述中呈现的信息。同时，为了保证 AI Overview 的高质量，谷歌将其核心网络排名系统也整合进来，因此，AI Overview 仅呈现由排位靠前且质量高的网络结果信息。

③ 尽管，谷歌在 SGE 文档中详细地介绍了其团队在质量、安全方面所做的措施和相关工作，但 AI Overview 呈现的内容仍被网友吐槽存在错误、过于离谱。

3、OpenAI：推出全新搜索产品 SearchGPT

① OpenAI 近期对外展示了其大模型搜索产品 SearchGPT 的演示 demo，但目前仅向一小部分用户和发布者提供试用。据官方展示的 demo，SearchGPT 可以迅速且直接地用网络上的最新信息回答用户的问题，同时提供相关来源的清晰链接。同时，还展示了一项名为「视觉答案」的功能。

② 技术方面，OpenAI 并未对外透露 SearchGPT 背后详细的技术与工作原理。OpenAI 的发言人 Kayla Wood 对媒体 The Verge 表示，SearchGPT 服务由 GPT-4 系列模型提供支持，最终将搜索功能直接集成到 ChatGPT 中。此外，OpenAI 表示，SearchGPT 是搜索，与训练 OpenAI 生成式 AI 基础模型是分开的。即使网站选择退出生成式 AI 训练，其也可以出现在搜索结果中。

③ 关于技术和背后实现的细节，媒体、业内人士有许多相关的推测。外媒 wired 认为，OpenAI 的 SearchGPT 可能会使用一种生成 AI 的方法，即检索增强生成，旨在降低聊天机器人回答中的幻觉率。通过 RAG 方法，AI 工具在生成输出并链接回数据来源时会引用可信信息；宝玉推测，「OpenAI 即将推出的 SearchGPT 仍会依赖 Bing 索引，但它也会使用自己的爬虫实时获取数据。SearchGPT 背后应该是一个多模态的模型，支持图片的识别，用户可以上传图片进行搜索或者问答。」[17] ④ 此外，早在去年 9 月，OpenAI 也发布了一项名为「Browse with Bing」的类似功能，让 ChatGPT 能够浏览互联网内容。

4、Perplexity：从产品出发，基于开源大模型推出生成式 AI 搜索引擎

① Perplexity 是一个生成式 AI 搜索引擎，旨在改进传统的搜索体验。Perplexity AI 的 CEO Aravind Srinivas 在一次访谈中表示，Perplexity 最适合被描述为「答案引擎」，用户提出一个问题，它会给出一个答案，但与其他引擎有所不同的是，所有答案都有来源支持。这就像写学术论文一样，引用部分即来源部分，就是搜索引擎的作用所在。[18] ② Perplexity 因其独特的产品定位和设计获得了大部分知识工作者的心智，但 Perplexity 也被质疑过是「套壳应用」，即没有自研的基础模型，依赖于市面上主流的诸如 GPT、Gemini、Claude 等模型。Perplexity CEO 表示，Perplexity AI 的思路是先做产品，后做模型。

③ Perplexity 是基于 Mistral-7B 模型进行了微调，其 CEO 曾解释其背后的工作原理：其 Perplexity 系统结合传统搜索，提取与用户查询相关的结果，读取这些链接中的相关段落，并将其输入大语言模型（LLM）。然后，LLM 会根据这些段落和查询生成一个格式良好的答案，并附上适当的脚注。LLM 在这其中的任务是在给定一堆链接和段落的情况下，为用户写一个简明的答案，并附上适当的引用。[19] [18] ④ 与 Perplexity 较为相似的，还有贾扬清团队在今年年初开源的项目 Lepton Search，使用了 MistralAI 开源的 Mixtral-8x7b 作为支撑模型，运行在 LeptonAI 的 playground 托管平台上，吞吐量高达 200 tokens / 秒。Lepton Search 搜索引擎使用了必应搜索 API，Lepton KV 作为无服务器存储。贾扬清在推特中曾表示，相比于 Perplexity，Lepton AI 更侧重让创作者更轻松构建 AI 应用程序的现代云解决方案。[20]

5、月之暗面、字节跳动等：基于自研的大模型技术推出浏览器插件

① 月之暗面推出的 Kimi 浏览器插件，包含「点问笔 」和「总结器 」两项功能。插件的「点问笔 」功能允许用户通过框选网页上的文字，自动触发上下文理解，提供文字的解释和相关信息。「总结器 」功能能够对长篇文章进行全文总结，提炼关键信息，帮助用户迅速把握文章主旨，节省阅读时间。同时，Kimi 插件继承了智能助手的长文本处理能力，能够处理大量文本数据。[21] ② 字节跳动的 AI 助手豆包推出的浏览器插件版本，则提供一键总结网页与视频、写作和文本修改等功能。

③ 除了基于自有大模型的浏览器插件外，还包括「套壳」的，例如 AI 浏览器插件 Monica，基于 GPT-4o、Claude 3.5 等大模型，支持 Google、Bing 等搜索引擎。同样，大部分 AI 浏览器插件都包含类似搜索、写作、总结、翻译等功能。

④ 值得关注的是，贾扬清的 Lepton AI 团队近期推出了一款名为 Elmo 的 Chrome 插件，支持端侧模型，即使在断网情况下也能使用。Elmo 插件内置了名为 Gemini nano 的本地模型，大小仅为 12MB，使得插件在本地即可完成复杂的文本处理任务，无需依赖网络服务。Elmo 插件同样具备多种功能，包括快速生成文本总结、摘要，精读学术论文，划线提问，以及对网页内容进行索引和对照查看。[29] AI 搜索想要颠覆传统搜索，必须迈过的关键坎儿有哪些？

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